internet-data-analysis
互联网数据分析技能集合，作为入口统筹AB测试、归因分析、内容分析、漏斗分析、增长模型、LTV预测等7个专业技能，面向电商、内容与增长运营场景提供从获客到增长的分析方案。
Skill 广场
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更新于 11-04 00:13
数据与分析
17,349 个结果
visualization-components
该技能帮助智能体使用 Looker 基于 React 的可视化组件，构建自定义、高性能的数据体验，支持客户端渲染图表、图表类型覆盖与自定义组件映射。
dotnet-mvvm
在 .NET 应用中使用 Model-View-ViewModel 模式实现 UI 与业务逻辑分离的技能，涵盖数据绑定、命令、消息、验证与依赖注入，并以 CommunityToolkit.Mvvm 为主要示例工具包。
lead-enrichment
面向 B2B 线索数据增强的技能：设计多供应商瀑布式补全流程、ICP 评分框架与联系人验证管线，在提升覆盖率的同时控制单条已验证线索成本。
obsidian-bases
用于创建和编辑 Obsidian Bases（.base 文件）的技能，支持视图、过滤器、公式与汇总，帮助在 Obsidian 中构建类似数据库的笔记视图。
sota-databases
SOTA Databases 是一套面向数据层全生命周期的数据库工程规则集，覆盖引擎选型、模式建模、迁移、查询、并发、可靠性、安全及向量/AI 负载，以 Postgres 为参考引擎，支持 BUILD 与 AUDIT 两种模式。
analytics
用于规划、搭建、改进和审计网站与产品分析追踪的技能，覆盖 GA4、Google Tag Manager、UTM 参数、事件命名、数据质量校验与隐私合规，帮助建立以决策为导向的追踪方案。
algorithmia
Algorithmia 集成工具，通过 Membrane CLI 管理 Algorithmia 数据、记录并自动化工作流，可执行算法、管理算法版本与数据文件。
gloww
Gloww 集成技能，用于通过 Membrane CLI 与 Gloww 平台数据交互，管理组织、流水线、用户、过滤器、文件、笔记及会话与模板等资源。
data-migration
用于规划与执行数据库迁移、数据转换和系统迁移的技能，强调回滚策略与数据完整性校验，适用于模式变更、零停机部署、遗留系统迁移及数据回填等场景。
data-sourcing
用于在150多个数据补充来源之间优化供应商选择、路由与额度消耗的技能，面向公司/联系人情报场景，覆盖邮箱、电话、企业信息与意向数据的瀑布式查询与成本控制。
migrate-postgres-tables-to-hypertables
该技能提供将 PostgreSQL 表迁移为 TimescaleDB 超表的完整指南，涵盖分区列与分块间隔选择、主键与唯一约束处理、压缩配置、原地或蓝绿迁移方案，以及迁移后的性能与压缩验证。
nft-standards
面向 NFT 合约开发的技能，讲解 ERC-721 与 ERC-1155 标准的实现方式，涵盖元数据处理、铸造策略、版税、灵魂绑定与动态 NFT，以及 OpenSea 等市场集成要点，适合创建 NFT 集合、游戏道具或收藏品合约。
pytdc
PyTDC（Therapeutics Data Commons）是一个面向药物发现与开发的开源科学平台，提供 AI 就绪的数据集与基准测试，覆盖治疗药物研发全流程。它将数据按用途分为三类：单实例预测（分子/蛋白质性质，如 ADME、毒性、HTS、量子力学性质）、多实例预测（药物-靶点相互作用 DTI、药物-药物相互作用 DDI、蛋白-蛋白相互作用 PPI 等）以及生成任务（分子生成 MolGen、逆合成 RetroSyn、配对分子生成）。平台提供标准化的评估指标与有意义的数据划分（如 scaffold、cold、temporal 等），并包含基准组（如 ADMET 基准组）、数据划分、模型评估、数据处理工具以及 17 个以上的分子优化 oracle。可通过 pip 安装，使用 `uv pip install PyTDC`，核心依赖自动安装。适合在药物发现或治疗相关机器学习任务中使用，进行模型基准测试、分子性质预测、相互作用预测与目标导向的分子生成。
qutip
QuTiP（Quantum Toolbox in Python）是用于量子力学模拟与分析的工具箱，支持封闭与开放量子系统。本技能提供量子态与算符、时间演化求解器、测量分析、可视化及 Floquet、HEOM 等高级方法的用法参考。
sql
该技能用于在 WordPress 开发数据库中执行 SQL 查询，可查看数据表、检查 Simple History 事件、核对 WordPress 数据等。需 Docker Compose 服务运行，凭据存于 CLAUDE.local.md，命令在 docker-compose 项目目录下执行。
sympy
SymPy 是 Python 的符号数学库，用数学符号进行精确计算而非数值近似。本技能提供符号代数、微积分、线性代数、方程求解、物理计算与代码生成的使用指导，适用于需要精确数学结果的 Python 场景。
vaex
Vaex 是一个面向超大规模表格数据的高性能 Python 库，采用惰性求值与核外（out-of-core）DataFrame 设计，可处理和分析超出可用内存的表格数据集。资料称其每秒可处理超过十亿行，支持对数十亿行数据进行交互式探索与分析。它适用于大于内存（从 GB 到 TB 级）的表格数据、对海量数据做快速统计聚合、为大数据创建可视化与热力图、在大数据上构建机器学习流水线、在 CSV、HDF5、Arrow、Parquet 等格式间转换，以及需要惰性求值和虚拟列以避免内存开销的场景，例如天文数据、金融时间序列等大规模科学数据。核心能力涵盖六个方面：DataFrame 与数据加载、数据处理与操作、性能与优化、数据可视化、机器学习集成、I/O 操作。典型用法是先通过 vaex.open 打开文件或从 pandas/NumPy 等创建 DataFrame，再用虚拟列、筛选与聚合进行计算，最后可视化或导出为 HDF5 等格式。
zinc-database
ZINC Database 是由加州大学旧金山分校（UCSF）维护的免费可购买化合物数据库，目前 ZINC22 版本收录超过 2.3 亿个可购买化合物，并包含十亿级规模的按需合成化合物。该技能通过 CartBlanche22 网页界面与 API 提供查询能力：可按 ZINC ID 或 SMILES 检索化合物，进行相似性/类似物搜索，按供应商代码查询，随机采样化合物子集，并获取用于分子对接的 3D 结构。常见用途包括虚拟筛选、先导化合物发现、化学空间探索和对接库准备。所有 API 以文本或 JSON 返回数据，可通过 output_fields 自定义输出字段，如 zinc_id、smiles、supplier_code、catalogs、tranche 等。tranche 字段编码了氢键供体数、LogP、分子量和反应性相位，便于按类药性筛选化合物。3D 结构可从 files.docking.org/zinc22/ 文件仓库下载，支持 MOL2、SDF、DB2.GZ 等格式。
core
Microsoft Data Formulator 中分析智能体的内置核心能力说明，涵盖数据检查工具（execute_python_script、inspect_source_data、load_skill）与始终可用的动作（visualize、ask_user），以及图表类型选择与代码执行规则。
data-loading
Microsoft Data Formulator 的数据加载技能，用于发现已连接数据源、通过用户确认的表单新增连接器、查看表元数据，并在必要时执行有界只读探测，帮助判断外部数据源是否包含用户所需数据。
fabric-sdk
@microsoft/fabric-app-data 是微软提供的 Fabric SDK，用于让 Web 应用在运行时查询 Fabric 语义模型。它提供 FabricClient 处理查询、结果解析、缓存与错误处理，传输和认证交由 IFabricApiProxy 实现，适用于浏览器、Node.js 和 Fabric 扩展。
azure-eventhub-rust
面向 Rust 的 Azure Event Hubs 官方客户端库技能，用于向事件中心发送事件、从分区接收并处理事件，支持批量发送与消费起始位置控制。仅使用官方 azure_messaging_eventhubs crate。
posthog
用于集成和使用 PostHog 各项产品的技能，覆盖产品分析、功能开关、实验、会话回放、问卷、错误追踪、数据管道、数据仓库、Web 分析与 LLM 分析等。核心做法是按需抓取 PostHog 最新官方文档，而非依赖记忆中的 API。